当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

gqa最新娱乐体验_gqaqoo什么意思(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-28

gqa

QwQ-32B：阿里的大模型新秀 QwQ-32B-Preview是Qwen团队开发的一个实验性AI模型，旨在提升AI的推理能力。这个模型可不是什么表情包哦，它可是阿里推理大模型的一部分。模型规格 𐟓Š 类型：因果语言模型训练阶段：预训练和后训练架构：采用了RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏差的变压器参数数量：32.5B（非嵌入参数为31.0B）层数：64 注意力头数量（GQA）：Q为40个，KV为8个上下文长度：最长可达32,768个令牌预览版的限制 𐟔’ 语言混合和代码切换：模型有时会混合使用语言或在它们之间切换，这可能会影响响应的清晰度。递归推理循环：模型可能会陷入循环推理模式，导致冗长的响应而没有结论性的答案。安全和道德考虑：该模型需要增强的安全措施以确保可靠和安全的性能，用户在部署它时应谨慎行事。性能和基准限制 𐟓ˆ 该模型在数学和编码方面表现出色，但在其他领域还有改进的空间，例如常识推理和细致入微的语言理解。总的来说，QwQ-32B-Preview展示了AI推理能力的巨大潜力，但也需要我们进一步研究和改进。

DeepSeek刚刚开源了统一多模态框架：JanusFlow，可以同时处理图像理解和生成任务，包括处理复杂背景和不同姿态的人物图像在视觉理解上，MMBench 74.9分，SeedBench 70.5分，GQA 60.3分，超过了LLaVA-v1.5、Qwen-VL-Chat 图像生成上，超过了Stable Diffusion v1.5、SDXL 它在图像视觉质量和语义一致性方面优秀，可以遵循多样化文本提示在多模态理解方面，能处理问答、图表解释、对象计数等视觉理解任务 github：网页链接论文：网页链接「LLM」「DeepSeek」「JanusFlow」「图生生成模型」

大模型时代，AI编译器还有用吗？𐟤” 随着GPT-4等大规模AI模型的崛起，我们面临一个重要问题：在大模型时代，是继续依赖AI编译器如ONNX->TVM，还是转向手工优化例如Faster Transformer？ AI编译器主要对接ONNX，ONNX旨在促进模型在不同框架和硬件平台间的无缝转移。它定义了一系列通用算子，但过于细化的算子定义可能导致性能优化上的局限性。ONNX在算子定义上的细化可能会破坏计算图的美感，一个mha可能被拆分成53个算子，这无疑增加了编译器的优化难度。对于复杂的大模型，ONNX的这种设计使得计算图被拆得支离破碎，90%的时间可能都花在与ONNX的纠缠上。实际上，大模型的算子非常少，熟悉对应平台硬件架构可能可以在短时间内写出高性能的算子。手工利用算子搭建模型，如Faster Transformer，可能是一个更好的选择。这可以让整个pipeline不再是黑箱，对于一些新的算法引入，例如GQA和EffectiveTransformer，手工优化更方便。在读研期间，我们实验室就完成了类似于Faster Transformer的基于cuda的开源推理引擎。个人认为，AI编译器在模型结构混乱的时代非常有用。然而，如果模型结构收敛于Transformer，特别是大模型，AI编译器的重要性可能会有所降低。同时，如果模型结构收敛，tiling也不再那么重要。针对模型结构直接加大成本扩大片上内存，写一个大的fusion算子，直接可以在片上算完。综上所述，随着大模型的普及，AI编译器的需求可能会逐渐减少，而手工优化和专用推理引擎可能会成为更受欢迎的选择。

微软GRIN MoE，编码数学双赢！最近，微软的研究人员开放了一个新型的混合专家大模型——GRIN MoE。这个模型因其独特的训练方法和在编码及数学任务中的卓越表现而备受关注。GRIN MoE与微软之前开源的Phi-3.5模型规模相当，但采用了全新的训练技术。 GRIN MoE的创新点主要体现在两个方面：首先，它采用了新一代的SparseMixer来精确估计专家路由的梯度，解决了传统方法中使用门控梯度代替路由梯度的问题；其次，该模型放弃了专家并行，转而采用数据、pipeline和张量并行，避免了传统方法中丢弃token的问题。在多个基准测试中，GRIN MoE表现优异，特别是在编码和数学测试中。例如，在GSM-8K数学问题解决能力测试中，GRIN MoE得分为90.4，而在编码任务基准HumanEval上得分为74.4。在MMLU多任务语言理解基准测试中，GRIN MoE得分79.4，超过了Mixtral和Phi-3.5。 GRIN MoE由常规的Transformer块构成，采用分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力提高计算效率，并使用RoPE进行位置编码，以实现长上下文能力。在MoE架构中，模型通过路由网络为每个输入token挑选适合的专家模块。传统的MoE训练采用专家并行，但这会导致负载不均衡和token丢弃问题。GRIN MoE则利用数据并行、pipeline并行和张量并行来训练，避免了这些问题。此外，Megablocks的grouped_GEMM内核和包装器在没有专家并行的MoE计算中表现出更好的性能。这些新的工程化方法使GRIN MoE在训练效率上比密集模型提升了超过80%。在并行实验中，通过结合pipeline并行和张量并行，系统支持的最大专家数量扩展到52个，总共132B参数。这表明，如果有更多GPU，模型可以进一步扩展。尽管使用更复杂的并行可能会降低计算吞吐量，但通过精心安排计算，可以减少开销。 GRIN MoE还通过调整负载均衡损失来调节全局的负载均衡，与传统方法不同，它通过计算全局的token比例来调节专家负载，以达到全局平衡。虽然这种调整会产生额外的通信开销，但这些通信可以与计算重叠，从而减少额外的延迟。

transformer内存大家好，今天我们来聊聊Transformer模型中的KV缓存问题。作为一个985的女生，我对这个问题也很有兴趣，毕竟谁都希望自己的模型能跑得更快，占用内存更少嘛！什么是KV缓存？❓ 首先，大家要知道，Transformer模型在生成文本时是逐个token来的。每次预测下一个token，都需要重新处理之前所有的tokens。这种对顺序数据的依赖会导致生成过程变慢，因为每次都要重新计算。如何优化？𐟒ኊ为了解决这个问题，我们引入了KV缓存。简单来说，就是通过保存一些计算结果，让模型在生成后续token时可以直接访问这些结果，而不需要重新计算。这样一来，生成速度就大大提升了。如何估算KV缓存的内存消耗？𐟧那么，KV缓存到底会占用多少内存呢？其实它的存储方式有点像键值对（Key-Value Pair），每个token都会为每一层和每个注意力头存储一对张量（键和值）。这对张量的总内存消耗可以通过以下公式来计算：层数㗠KV注意力头的数量㗠注意力头的维度㗠(位宽/8) 㗠2 这里的2是因为有两组张量（键和值），位宽通常为16位，而8位是一个字节，所以16位占用2个字节。举个例子：Llama 3 8B𐟦𘢀♀️ 以Llama 3 8B为例，这个模型有32个注意力头，但由于GQA的存在，只有8个用于键和值。所以对于一个token，KV缓存大约占用0.1 MB的内存。如果你想利用Llama 3 8B的全部context大小（8192），那么KV缓存将为8191个token存储键值张量，总共会占用1.1 G的内存。对于一块24 G显存的消费级GPU来说，这已经占用了总内存的4.5%。批量解码的挑战𐟓把这只是单个序列的内存消耗，如果你需要进行批量解码，还需要乘以batch size。比如batch size=32的Llama 3 8B模型需要35.2 GB的GPU显存，一块消费级GPU显然搞不定。所以在深层模型和长序列场景下，KV缓存会占用大量GPU内存。降低内存需求的策略𐟛 ️ 为了降低推理阶段的内存需求，我们可以对KV缓存进行量化。具体方法我们后面会详细介绍，这里就不展开了。总结𐟓 虽然KV缓存可以提高处理速度，并且在业界已经是标准做法，但在深层模型和长序列场景下，它还是会占用大量GPU内存。实际开发中可以通过量化KV缓存来降低内存需求。希望这些信息对大家有所帮助！

QwQ-32B-Preview是Qwen团队开发的实验研究模型，专注于提升AI推理能力。 𐟓Š规格： ⷧ𑻥ž‹：因果语言模型 ⷨ𛃩˜𖦮𕯼š预训练和后训练 ⷦž𖦞„：具有 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 和 Attention QKV 偏差的变压器 ⷥ‚数数量：32.5B ⷥ‚数数量（非嵌入）：31.0B ⷥ𑂦•𐯼š64 ⷦ𓨦„力头数量 (GQA)：Q 为 40 个，KV 为 8 个 ⷤ𘊤𘋦–‡长度：完整 32,768 个令牌 𐟔’作为预览版，它展示了有前途的分析能力，但有几个重要的限制： ⷨﭨ耦𗷥ˆ和代码切换：模型可能会混合语言或意外地在它们之间切换，从而影响响应清晰度。 ⷩ€’归推理循环：模型可能会进入循环推理模式，导致冗长的响应而没有结论性的答案。 ⷥ…襒Œ道德考虑：该模型需要增强的安全措施以确保可靠和安全的性能，用户在部署它时应谨慎行事。性能和基准限制：该模型在数学和编码方面表现出色，但在其他领域还有改进的空间，例如常识推理和细致入微的语言理解。 #AI便利店# #AI新手村# #我的AI好奇怪#

v区手册打折年末福利，组团享手册折扣:/&RBQHeFccEXZmdigQA3dVGBJybXY=

游戏名：英雄传说-界之轨迹港中无DLC纯净版秒白全跳杯 1nYQI0fnc9DmZ31ssMX_GqA zmmu

专栏内容推荐

350 x 232 · jpeg
GQA Qualifications Ltd - The NHIC
素材来自:nhic.org.uk
320 x 180 · png
GQA zertifiziert
素材来自:garbes-online.de

1920 x 1920 · jpeg
GQA logo. GQA letter. GQA letter logo design. Initials GQA logo linked with circle and uppercase ...
素材来自:vecteezy.com
950 x 570 · jpeg
GETTING TO KNOW THE GQA - Glass News
素材来自:glassnews.co.uk

1600 x 900 · jpeg
GQA Qualifications Becomes Official Trophy Sponsor For 2023 NFAs | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com

1812 x 1183 · png
Construction Skills Certification Scheme | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com
595 x 842 · png
GQA Certificate | ACE - Website
素材来自:acecerts.co.uk

474 x 176 · jpeg
IMPORTANT GQA NOTICE | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com

900 x 600 · png
GQA qualifications renews for National Fenestration Awards 2022 campaign as ambassadors New Jan 2022
素材来自:fenestrationawards.co.uk
1136 x 404 · png
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models fromMulti-Head Checkpoints-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

666 x 937 · jpeg
GQA NEW CORPORATE BROCHURE NOW AVAILABLE | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com
240 x 260 · jpeg
GQA - Certora
素材来自:certoratraining.co.uk
1400 x 933 · jpeg
GQA Qualifications Sole Provider Of CSCS Cards For The Fenestration And Glazing Sectors ...
素材来自:fenestrationawards.co.uk

900 x 900 · png
GQA GROWS ITS FIELD OF INFLUENCE | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com
1000 x 429 · jpeg
GQA Environmental – GQA are one of Ireland’s leading consultants in relation to contaminated ...
素材来自:gqa.ie

1068 x 712 · jpeg
GQA helps raise fire safety standards | Glass & Glazing Products Magazine (GGP)
素材来自:ggpmag.com
1600 x 1290 · jpeg
GQA Letter Initial Logo Design Vector Illustration Stock Vector - Illustration of corporate ...
素材来自:dreamstime.com

600 x 600 · jpeg
IMPORTANT GQA NOTICE | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com
1600 x 1066 · jpeg
GQA PRACTICAL TRAINING FACILITIES | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com

800 x 442 · png
Güteprüfung / Zertifizierung - 4safety
素材来自:forsafety.de

474 x 917 · jpeg
GQA to Launch Digital Certificates and Cards | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com
1600 x 1690 · jpeg
GQA Circle Letter Logo Design with Circle and Ellipse Shape. GQA Ellipse Letters with ...
素材来自:dreamstime.com

1600 x 1066 · jpeg
GQA PRACTICAL TRAINING FACILITIES | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com
900 x 900 · jpeg
GQA Covid-19 Update | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com

163 x 151 · png
Global Quality Assurance
素材来自:gqa.mx
970 x 698 · jpeg
GQA Dataset | Papers With Code
素材来自:paperswithcode.com

340 x 214 · png
GQA in general | Government Quality Assurance
素材来自:ossoj.army.cz
1600 x 1690 · jpeg
Letter GQA Simple Monogram Logo Icon Design. Stock Vector - Illustration of market, anniversary ...
素材来自:dreamstime.com

200 x 200 · gif
GQA Presentations - What the Logo?
素材来自:whatthelogo.com
500 x 300 · png
What does GQA stand for?
素材来自:abbreviations.com

800 x 800 · jpeg
GQA Abstract Technology Circle Setting Logo Design on White Background. GQA Creative Initials ...
素材来自:dreamstime.com
1170 x 764 · jpeg
Construction Skills Certification Scheme | GQA Qualifications
素材来自:gqaqualifications.com

1600 x 491 · jpeg
GQA Letter Logo Design in Six Style. GQA Polygon, Circle, Triangle, Hexagon, Flat and Simple ...
素材来自:dreamstime.com

487 x 308 · png
GQA数据集简述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)